जब भी ऑनलाइन खरीदारी की बात आती है, तो ऐसा कुछ भी नहीं है जिसे उल्लेख किए बिना टालना संभव हो, जो दोनों उपभोक्ताओं और विक्रेताओं के लिए आतंक है: धोखाधड़ी। और इसमें कोई आश्चर्य की बात नहीं है, क्योंकि रिपोर्ट "द स्टेट ऑफ फ्रॉड एंड अब्यूज 2024" के आंकड़े दिखाते हैं कि इन वर्चुअल धोखाधड़ी से होने वाले नुकसान 2027 तक 343 अरब डॉलर से अधिक होने का अनुमान है। हालांकि, जैसे अपराधी अपराधी गतिविधियों को विकसित करने में अधिक रचनात्मक हो रहे हैं, वैसे ही कंपनियों ने भी अपने उपभोक्ताओं के लिए एक सुरक्षित वातावरण सुनिश्चित करने के लिए उत्कृष्ट कदम उठाए हैं। इस तरह, क्या हम कह सकते हैं कि 2025 वह वर्ष होगा जब ई-कॉमर्स में धोखाधड़ी में कमी आएगी?
बिगडाटा कॉर्प की एक अध्ययन ने दिखाया कि ब्राजील के ई-कॉमर्स का डिजिटल सुरक्षा सूचकांक 2024 की शुरुआत में 95% से अधिक पहुंच गया है, जो एसएसएल (सिक्योर सॉकेट लेयर) के उपयोग में वृद्धि के कारण है, जो इंटरनेट उपयोगकर्ताओं के डेटा की सुरक्षा के लिए एन्क्रिप्शन का उपयोग करता है। इसके अलावा, खुद उपभोक्ता अधिक सतर्क हो गए हैं और आसानी से पहचानने में सक्षम हो गए हैं कि कोई लेनदेन धोखाधड़ी है।ऑपिनियन बॉक्स के सर्वेक्षण के अनुसार, 91% उपयोगकर्ताओं ने धोखाधड़ी की आशंका के कारण ऑनलाइन खरीदारी छोड़ दी है।
फ्रॉड के खिलाफ लड़ाई में एक और पक्ष है कृत्रिम बुद्धिमत्ता। अपने डेटा विश्लेषण और मशीन लर्निंग के साथ संयुक्त उपयोग के माध्यम से, उदाहरण के लिए, कई खुदरा विक्रेता एक सामान्य लेनदेन के लिए पैटर्न निर्धारित कर सकते हैं और संदिग्ध खरीद को देखकर पहले से ही कार्रवाई कर सकते हैं। टेक्नोलॉजी विभिन्न विषयों पर आधारित हो सकती है जैसे आवृत्ति, खरीद का स्थान, सबसे अधिक उपयोग किया जाने वाला भुगतान माध्यम, ग्राहक का प्रोफ़ाइल, आदि।
इसके अलावा, एआई संदिग्ध उपयोगकर्ताओं के प्रोफाइल बना सकता है, उनके ई-कॉमर्स प्लेटफ़ॉर्म तक पहुंच को ब्लॉक कर सकता है और भविष्य के धोखाधड़ी को रोक सकता है। इस मामले में, मशीन लर्निंग से संबंधित तकनीक विभिन्न जानकारी जैसे ऑनलाइन व्यवहार और प्रोफ़ाइल विश्लेषण पर आधारित है, जिसमें ईमेल पता, आईपी और फोन नंबर की निगरानी की जाती है। इन डेटा के साथ, रिटेलर उस व्यक्ति के इरादों का पता लगा सकता है, पहचान चोरी, खातों में घुसपैठ और यहां तक कि बकाया भुगतान का इतिहास जैसी संभावनाओं की जांच कर सकता है।
इस संभावनाओं के कारण, प्रमाणित धोखाधड़ी जांचकर्ताओं के संघ (ACFE) और SAS के एक सर्वेक्षण से पता चलता है कि लैटिन अमेरिका में 46% एंटीफ्रॉड पेशेवर अपने दैनिक कार्य में AI और मशीन लर्निंग का उपयोग कर रहे हैं। इसके अलावा, EY के एक अध्ययन के अनुसार, प्रौद्योगिकी स्पैम, मैलवेयर और नेटवर्क हमलों का पता लगाने में लगभग 90% सटीकता रखती है।
जबकि 2024 के ई-कॉमर्स में धोखाधड़ी की मात्रा के बारे में अभी तक पूर्ण डेटा नहीं है, क्योंकि हम अभी 2025 की शुरुआत में हैं, 2023 में इन प्लेटफार्मों पर धोखाधड़ी के प्रयासों में 29% की उल्लेखनीय गिरावट देखी गई, रायो-एक्स फ्रोड 2024 सर्वेक्षण के आंकड़ों के अनुसार। यह आशा की एक किरण जगाता है, दिखाते हुए कि तकनीक एक सहयोगी रही है और क्षेत्र के लिए अधिक आशावादी दृष्टिकोण में योगदान देती है।
इस तरह, हम कह सकते हैं कि ऑनलाइन वातावरण में धोखाधड़ी के खिलाफ लड़ाई अधिक प्रभावी हो रही है, ऐसी तकनीकों के साथ जो अपराधियों की कार्रवाई को रोकती हैं। हालांकि यह काफी चुनौतीपूर्ण लग सकता है, 2025 के लिए परिदृश्य सकारात्मक है, खुदरा विक्रेताओं की ओर से अधिक विश्वास और सुरक्षा के साथ। हालांकि यह प्रमाणित करना कठिन है कि इस वर्ष धोखाधड़ी वास्तव में कम होगी, हमें विश्वास है कि खिलाड़ी अपडेट हो रहे हैं ताकि ऑनलाइन धोखाधड़ी एक अधिक दुर्लभ वास्तविकता बन जाए, जिससे प्लेटफार्मों पर ग्राहक का उत्कृष्ट अनुभव हो सके।
